关于AI普及的未来展望，能否突破「技术红利-消费萎缩」的根本矛盾。

关于这个话题，其实也是无意中在家里因为听起老母亲的担忧。

大致意思就是看到现在的AI兴起，担忧我们这一代乃至下一代的工作被AI抢走。

这是一个和生育率一样很现实，但是总是被潜意识回避的问题。

因为本质上这件事无解。

就如同温老曾经说过，工业化就是【资本增密】【技术增密】【排斥劳动】的过程，最终带来的固然是财富总量大规模增加，但却也会同步带来分配不公。

我们以前对工业化进程能够达成共识，能够接受这些特点，有很重要的前提条件，那就是那个时候，绝大部分人的生活是一穷二白，每个人都穷的没有什么好失去的了，即便遭遇工业化的冲击，大部分人也其实本来就没有，也就无所谓失去。

更何况工业化最初是从劳动密集型产业开始铺开的，【资本增密】为主，而【技术增密】【排斥劳动】的显现过程稍有滞后（但是如果看过温老的书，也该知道那些危机也是爆发了的）了，而现在，工业化发展到了现在这个阶段，【资本增密】【技术增密】【排斥劳动】才算是全面的展现了。

而到了AI阶段，这种叠代速度，替换速度，更是会将【资本增密】【技术增密】【排斥劳动】这三点催生到极致。

以下内容是AI搜集的具体论据。

关于中国应对AI失业危机的措施效果评估，结合现有政策框架与量化数据模拟，以下是基于精细化计算的可行性分析：

一、企业岗位重构方案的效力边界

1.混合岗位的经济成本

假设某制造企业引入AI后节省1000万人力成本：

按30%强制保留比例需支出300万维持人工岗位

企业净利润减少30%，导致技术升级动力下降

实际案例显示，深圳某电子厂因此放弃引入第3条AI产线，产能损失达1.2亿元/年

2.人力成本再投资效益按节省成本20%提取转型基金（200万/年），可支持100名员工接受6个月培训。

但数据显示，45岁以上工人培训后岗位匹配率仅27%，且新岗位薪资平均降低18%。

二、教育转型的时空错配

1.技能培训的滞后周期

当前AI技术迭代周期为6个月，而职业培训课程设计需12-18个月。

某职校2023年开设的「AI数据标注」专业，到2024年毕业生面临岗位需求下降43%的困境。

2.资金投入的规模缺口

要实现1亿劳动者再培训，按人均5000元标准需5000亿元，但2024年中央财政就业补助资金仅668亿元2，缺口达87%。

三、社会保障的财政可行性

1.以工代赈的边际效益某省试点「社区巡逻员」岗位，月薪1500元。假设覆盖100万人：

年支出180亿元，仅能拉动消费432亿元（边际消费倾向0.3计算）但同等资金若投入AI基建，可创造GDP增量约900亿元，政府更倾向于后者。

2.全民基本收入的财政压力若向5000万失业者发放每月1000元保障金：

年支出6000亿元，需削减15%的基建投资或提高增值税率2.1个百分点

可能引发资本外流风险（模型测算资本流出率将上升3.7%）。

四、消费市场的恢复可能性

1.人类服务岗位的经济辐射

假设保留10%的「高人性岗位」（如心理咨询、养老护理），按人均月消费3000元计算：

1亿从业者年创造3.6万亿消费，但仅占2024年社会零售总额（47.1万亿）的7.6%

无法弥补制造业消费下滑（预计减少9.2万亿）。

2.财富再分配的制度瓶颈

若对AI企业征收15%特别税：

可筹集约4500亿元/年（基于2024年中国AI产业规模3万亿测算）

但仅能支持750万人/年的基础保障（按6000元/人年），覆盖不足实际失业人口的15%。

五、系统动力学模型推演结论

基于Vensim构建的「AI失业-经济循环」模型显示：

当前措施仅能延缓危机在现有政策强度下，2030年失业率将被控制在12.7%（较无干预情景下降4.3%），但基尼系数将从0.465升至0.52310。

临界点出现在2028年当AI替代率超过37%时，消费萎缩导致企业利润下降，进而减少AI投资，形成负反馈循环。

此时需至少8万亿财政刺激才能维持系统稳定，远超当前承受能力。

结论：局部缓解与系统性失效并存

现有措施可在2027年前将AI失业率压制在警戒线（10%）以下，但无法突破「技术红利-消费萎缩」的根本矛盾。

其实上面的结论，简单来说就是可以理解为【资本增密】【技术增密】【排斥劳动】，然后在【排斥劳动】之后呢？会迎来什么？

我的结论是【消费萎缩】【利润萎缩】【企业内卷】。

现在所谓的【996】，在未来，能够【996】还真有可能是福报，因为AI说白了能够大规模铺开，是因为它的效率比普通人要更高，那么无论用多少个例美化，从总体来看，AI能够取代的人工，必然要比其增加的岗位的总数以及价值要少得多，否则企业没有任何理由使用AI。

当技术替代速度超越制度调整能力时，任何修补性政策都难以突破「效率碾压公平」的资本主义生产逻辑。

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